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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑 ) B5 ]' z- a$ E3 g
: y9 E* W( P/ j- X; ^+ K
目录序言
9 L. g. Q3 ^. l# H$ c符号表
7 @$ n3 G5 S- l) e, S: N! _4 @第1章 最优化基础$ X: n' h2 G2 _: Q
1.1 欧式空间上的最优化问题6 I2 q& n( x$ \4 y0 a
1.1.1 最优化问题实例
. a9 o+ y1 W' D' O8 } 1.1.2 最优化问题及其解0 n0 w5 ]' S4 i/ v( I
1.1.3 最优化问题的几何解释
& T' c' Q" E: C. K) [; l 1.2 欧式空间上的凸规划
n9 k+ y$ Q& I8 u2 q; z$ X: D 1.2.1 凸集和凸函数
. n& W; l! K% _ 1.2.2 凸规划问题及其基本性质/ j- t& Z8 p/ ?7 E) a+ D- K% ^
1.2.3 凸规划的对偶理论
I' @9 m8 v% @ 1.2.4 凸规划的最优性条件
- x/ q: B5 t; z( P 1.2.5 线性规划9 T0 D" M U. ?8 O
1.3 Hilbert空间上的凸规划: y" \8 y; \9 }
1.3.1 凸函数及Frechet导数
+ M+ ^& {# ~2 P' ]2 d( P 1.3.2 凸规划问题
& F, u2 r% |! r2 h( X F6 E 1.3.3 凸规划的对偶理论
% C- K5 b& z1 c' W/ |" w8 M 1.3.4 凸规划的最优性条件! P! v/ q" T9 q3 z* K
1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划6 B- f! `; m# G, J% y1 T' S2 n
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划% F7 e& Q% A1 w# x/ S0 W/ }* D7 ?2 e
1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论+ _' v. X3 K* x6 D' L, x7 E- S' ]
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件( S9 c6 [0 o# B0 l1 Z8 A
1.4.4 二阶锥规划
7 Q( |* D' w1 Q( q 1.4.5 半定规划5 @ c; Y. p/ U% H
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
0 B4 y5 a9 e6 c, F( {- z 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数
. n5 e% a [. n- ^9 y0 K) g 1.5.2 凸规划问题4 ]$ b* C A5 ~0 j
1.5.3 凸规划的对偶理论
9 g5 ]8 W+ e5 i 1.5.4 凸规划的最优性条件+ e1 Q1 q$ l3 h2 ]* }
第2章 线性分类机
' w% T7 h0 L2 y1 B: x3 D2.1 分类问题的提出
* V! o. q4 w# d( {! K, ~1 K 2.1.1 例子(心脏病诊断)
/ t/ D' _4 Y# m6 S! ?2 } 2.1.2 分类问题和分类机+ E6 S7 h# ?$ ~+ Y
2.2 线性可分问题的支持向量分类机
8 u% G. N) l2 c: A8 d* r- e+ \! j9 v 2.2.1 最大间隔法_% t# z( ?; ^4 p
2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
. Z% {% Q$ ^( G 2.2.3 支持向量7 ]- i: u& q8 q9 [
2.3 线性支持向量分类机/ ?0 d. i: A' t I& C
2.3.1 最大间隔法2 _' w; [/ Q$ x( n
2.3.2 线性支持向量分类机8 C; E8 Y1 q4 T9 h9 Y0 \& s
第3章 线性回归机
/ q* w; ~+ a; @: A, ~3.1 回归问题和线性回归问题
; `- S% O; U4 q1 Y8 v, k3.2 硬ε带超平面
5 }3 D% a) ^5 {' M) S' m 3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面! D V: o8 V' p* w f9 O
3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划5 Z, Y9 H/ O# L7 y
3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题
+ L& b- }8 t z# X- i5 f3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
6 \: d! G) \& ~4 W) o; j 3.3.1 原始问题
" r$ }2 t! y3 T4 G 3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
/ n9 p+ w! f: N* o. O- y/ R 3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
' W3 K( \$ Y/ j2 `* ~% N8 A4 G3.4 线性ε-支持向量回归机
4 Y" O( m7 j' u7 T) V 3.4.1 原始问题
- P$ `8 M' l1 C" J& g2 B 3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
. B. K5 ^' H5 G0 q' ?! V$ Y 3.4.3 线性ε-支持向量回归机
8 K) ~' ^1 ~( J0 M& H7 P第4章 核与支持向量机
2 U, \, M5 {' s/ h# R H4.1 从线性分划到非线性分划
$ d/ d' f2 {6 Z" M 4.1.1 非线性分划的例子
7 S1 i# F' F" j% i) f: K6 O x# A 4.1.2 基于非线性分划的分类算法
5 X$ R1 ` F9 H4 E, n! z 4.1.3 基于非线性分划的回归算法
1 r$ K" I5 ^8 q" U4.2 核函数
# }# K% A1 ~+ [" m8 Z 4.2.1 核函数及其特征
5 C% H0 O( n. i! x8 y8 M% ? 4.2.2 核函数的判定和常用的核函数) }# y" K* q! I( E
4.3 支持向量机及其性质
* ], X# S2 R; Z$ R0 y 4.3.1 支持向量分类机
6 N$ p4 K/ C. d3 Z/ T/ P 4.3.2 支持向量回归机7 I' [2 A8 }: d& s
4.4 支持向量机中核函数的选取
- l1 z$ ~* r3 D V0 X( q; G7 J 4.4.1 已知训练集时核函数的选取
7 d0 C+ ~: o4 A, W' F- b ……% M; p- d/ Z3 I6 W- D
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础
* |* G) D. ]6 ^' h; B B) e第6章 模型选择
; }3 [, ?5 H @9 F- |第7章 算法
# x# ^7 j- V$ [2 _( [第8章 支持向量机的变形与拓广
7 \ l/ { z" b( W1 Y参考文献
9 @( p4 {, ]1 b: f; O' g& B索引% b% {" a( H" g% u
6 a8 H1 r% O0 |4 P# x
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- L+ t3 Z5 T* @# ]
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6 @; ]. b' d" k8 `9 N
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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